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从设计稿到真实代码：高保真还原的工程闭环
在持续迭代的真实项目中，前端工程通常已经沉淀了既有的组件、页面结构与业务逻辑。面对不断更新的 Figma 设计稿，如何将其稳定还原到既有工程中，同时避免破坏原有的代码结构与业务运行，是我们在实践中面对的核心问题。
这次实践的核心，是借助 A…
11 天前
010拥有一个个人桌面 Agent，没有那么复杂
从 Asky 的构思与技术选型出发，分享用 Swift 原生界面与 Pi Agent 内核构建个人桌面助手的实践，包括记忆写入、液态玻璃、MCP 连接、安全确认与插件扩展。
18 天前
13AI 时代，业务理解究竟贵在哪里
当 AI 让文案、页面和原型更容易生成，业务理解的价值需要落实到具体决定：确定问题、辨认条件、比较选择，并在现实中检验判断。
27 天前
12开启 Subagent 帮助我们工作
现在学会的这些方法，已经可以帮助我们开发和迭代项目了。但随着项目变大，哪怕一个任务对应一个 Agent，也容易出现上下文过长的问题。
有什么办法解决，并让日常任务完成得更快呢？
32 天前
0AI 时代，人人都需要属于自己的工作流
AI 工具与现成流程日益丰富，但稳定交付依赖个人的业务上下文、权限边界与质量标准。本文讨论为什么照搬工作流容易失效，以及如何从一段低风险、可验证的真实流程开始，逐步建立适合自己的工作流。
41 天前
20以饭团 Skill 改版为例，用 Loop 工程实现提示词优化
以饭团 Skill 配图改版为例，拆解如何用主控、生成与独立评审组成循环，把视觉直觉转化为可观察条件，并通过失败分流、泛化测试与人工校准持续优化提示词。45 天前
28花了几年时间我拥有了属于自己的博客网站
有些想法不是在书桌前规规矩矩规划出来的，而是在某种晃晃荡荡的间隙里突然冒出头的。从高中起，我就一直有记录和分享的习惯。
后来进了大学学设计，这种习惯不仅没有断，反而变得越来越具体——设计需要不断消化吸收，平时看到的优秀案例、在软件里反复调试…
49 天前
0如何用 AI 开发自己的设计组件库
作为一个不断探索 AI 和设计工程化实践的设计师，的最终目标，是要在设计与工程之间搭一套真正的 Design Harness（设计控制基座与测试沙箱）。要让这套 Harness 能够精准约束代码、承载高密度的 AI 交互推演，第一步必须有…
55 天前
0设计 Harness：从 design.md 到可维护的上下文工程
Atlassian 在其关于便携设计上下文的实验记录 Atlassian's is here: what we learned testing portable design context in practice 中回…61 天前
0让 AI 帮你做事，但希望你仍然可以不断学习
最近半个月，我写了不少文章，也密集分享了很多自己的实践。这些内容涉及许多 AI 工具，看似领域跨度很大，但底层其实都通过 Agent 协作与 Skill 工程做到了高效协同。
现在的我，除了视觉与交互原型的推敲暂时离不开 Figma（许多流…
61 天前
0从一篇 AGENTS.md 指南到 AgentsMD-GEN
最近读了 Matt Pocock 的《A Complete Guide To 》。它讲的是每个用 AI 编程的人都躲不开的一件小事：给 Agent 写规则文件。
这篇文章是我的读后复盘——先说原文讲了什么，再说我从中学到了什…
64 天前
10我把几个 AI 助手的 Skill 收进了一个总仓库
那时候我觉得没必要 我最早几乎只用 Codex 这一个 AI 助手。装 Skill 的办法很简单：把它放进该在的地方，装上就能用，用着顺手就留着。
那时候我的全部家当，一只手数得过来，实在没为「管理」这件事操过心。
66 天前
14我把多 Agent 编程收进了 Orca
我的电脑屏幕上，同时开着三四个 AI 编程助手。任务栏里挤满了长得差不多的窗口，我一会儿点开这个看一眼，一会儿切到那个问一句。
最要命的是同一个项目——上午在 A 里改了接口，下午到 B 里接着写，B 根本不知道 A 改过什么，上下文得我从头…
67 天前
0用 AI 攒出你的知识飞轮
对面的 AI 每次都听得很认真，每次交回来的东西也大致能用，可总差一口气。我不由得开始怀疑：是不是我工具学得不够？
是不是该再去研究点什么新功能？
68 天前
0SuperBrain：给 Agent 接上外脑
当你的电脑上同时装着 Claude、Codex、Kimi、Qoder CN 等命令行工具时，问题就不再是「有没有 AI」，而是怎么把它们接进同一套能长期用下去的工作流：谁来调度、提示词怎么传、输出格式变了怎么办、后续怎么维护。这些细节凑在一…
68 天前
0把需求丢给 AI 之前，先想清楚——Matt Pocock 的 AI 开发流程拆解
先拆误区：AI 编程不是把需求丢进聊天框 很多人试过让 AI 帮忙写代码：把需求往对话框里一丢，等它吐出结果。结果往往差强人意——它好像不太懂你想要什么。
问题不一定出在 AI 身上，而是输入太模糊。
68 天前
0从生图到能改的 Figma 图层 skill 分享
过去一年，AI 生图工具的进步是真的。我经常把一句话丢进去，很快得到一张构图讲究、配色舒服的稿子，第一眼完全够格当设计稿。
但每次到了“接下来怎么办”这一步，我就卡住了。
75 天前
0设计师最尴尬的时代，恰恰是最重要的时代
先承认一个尴尬的事实。最近一年我注意到一个明显的不对称：产品经理已经能用 AI 把想法直接变成 HTML 和几个 context 文件，程序员被 coding agent 解放到开始认真思考"我接下来该干点什么"，只有设计师还困在 Fig…
76 天前
1我把飞书做成了我的 AI 协作工作台
最近我换了一种干活的姿势，换过去就回不来的那种：我不再在人和一堆 AI 窗口之间当搬运工，而是让飞书当一个我和几个 agent 一起用的共同工作台。agent 就是能自己干活、会读文件跑命令的 AI 程序，后面还会提到好几个。
先说说以前的…
77 天前
0想让 AI 真正提速，先把公司变成 AI 能工作的地方
想让 AI 真正提速，先把公司变成 AI 能工作的地方 我最近在做 harness，越来越觉得，很多人对 AI 提效的想象从一开始就错了。他们以为，所谓 AI 提效，就是给每个人发一个聊天窗口，再买几个模型账号，然后让员工把原本要做的事情…
88 天前
0你们的业务没那么复杂，复杂的是你们的人
以后再有人跟你说：“我们这个业务很复杂，AI 不可能替代。”我建议你先别急着点头。
很多人特别喜欢把自己的业务描述成一门只有内部人才懂的秘术：流程复杂，客户复杂，行业规则复杂，历史包袱也复杂。
88 天前
02 个 skill 让小白们的 AI 项目更规范
现在用 AI 做一个项目，已经很快了。你告诉它想做什么，它可以帮你搭目录、写代码、改 Bug，甚至顺手把测试也补上。
可项目做完之后，经常会留下另一幅场面：README 还是初始化时的内容，新增的功能没有说明， git status 里堆着…
90 天前